転移学習の手法であるVariational Information Distillation (VID)フレームワークの提案。転移学習における既存手法では一般的に認められた理論的な背景がなかったが、これに対して提案手法は転移元・先のネットワーク間の相互情報量の最大化を行うことによってこの問題を解決する。相互情報量の最大化は変分下限の最大化によって達成される。